您不会在计算器或移动设备上丢失任何精度。The precise result is 3187.5557822261889583067701...和您的移动设备是近似相当准确。
问题是在表达式150 * 10000 / 155 / 138 * 100 / 220 * 100中，所有的乘法和除法都是在整数之间进行的。即使您使用这个表达式来初始化float，也为时已晚;精度已经丧失。
为了获得更精确的结果，通过添加.f后缀使第一个操作数为float，所有操作都将在浮点数之间进行，然后：

#include <stdio.h>
#include <stdint.h>
#include <inttypes.h>

int main(void) {
    float calc = 150.f * 10000 / 155 / 138 * 100 / 220 * 100;
    printf( "calc = %f\n", calc );

    uint32_t calc0 = 150.f * 10000 / 155 / 138 * 100 / 220 * 100;
    // note: PRIu32 expands to the correct format specifier for uint32_t
    printf( "calc0 = %" PRIu32 "\n", calc0 );

    // tip: we can use unsigned long long (ull suffix) and shift all of the
    //      multiplications to the start to minimize precision loss
    //      (unsigned long long is needed to prevent overflow)
    uint32_t calc1 = 150ull * 10000 * 100 * 100 / 155 / 138 / 220; // 1)
    printf( "calc1 = %" PRIu32 "\n", calc1 );
}

图纸：

calc = 3187.555420
calc0 = 3187
calc1 = 3187

• 参见live example *

1)除了/ 155 / 138 / 120，我们还可以写/ (155ull * 138 * 120)。The result is guaranteed to be the same。

如果你的表达式只有int项，它会进行int计算，不管它是否被赋值给float（1）。* 赋值 * 对计算本身没有影响。
例如，子表达式150 * 10000 / 155将给予精确的值9677，而不是更精确的值（约为9677.419）。
你需要 * 告诉 * 它以浮点方式进行计算，这可以通过简单地将第一项设置为150.0而不是150来完成。
请记住，这实际上将按照double进行计算（比float的范围和精度更高）。然后，当将其分配给float目标时，将进行任何精度损失调整。如果这是您的平台（可能是有限的）的问题，您仍然可以通过使用150f（2）在计算中使用float。
这也是为什么你的“使用uint64_t并先做乘法”（在你的一条评论中）在这里没有帮助。这只影响 final 类型，计算仍然是用int类型完成的，因此不会避免任何溢出。同样，您可以通过在表达式中使用类似(uint64_t)150而不是150来解决这个问题。
(1)表达式operand1 operation operand2的一般规则是，两个操作数首先被修改为具有相同的“公共真实的类型”。
因此，例如，两个int操作数将保持int。对于int和long，int将转换为long。结果则是相同类型。这在ISO（C17）标准的6.3.1 Arithmetic operands和6.3.1.8 Usual arithmetic conversions下涵盖。前者给出了各种整数类型的秩，后者详细解释了如何执行转换。
重要的是，float和int在进行计算之前会将后者“升级”为float。
(2)在不同的网络位置有很多关于EPS 32上浮点性能的讨论，因此double操作可能会有问题，具体取决于您的需求。但是，与所有优化问题一样，您应该“测量，而不是猜测”。然后，您可以明智地做出成本/效益决策，在速度和范围/精度之间进行选择。

整数除法将值向零截断。在150 * 10000 / 155的情况下，结果是9677.41935484，但变成9677，然后除以138，这应该是70.126227209，但变成70。随后的乘法放大了误差的幅度。简而言之，整数除法需要精确度。可能这可以通过重新排序计算来减轻，最后进行除法，从而具有更少的乘法，“放大”错误。但要注意溢出。

在没有FPU的微控制器中，您通常希望坚持定点算法并手动设置精度。在没有FPU的情况下使用float意味着糟糕的程序性能，因为编译器将通过软件库来处理浮点。忘记这一点，停止接受PC程序员的坏建议。
定点算术不是火箭科学-你需要知道整数限制，小学数学和一点常识：）基本上它的意思是：先乘后除，因为只有在除法过程中才会损失精度，而整数除法会截断所有小数。
在无符号32的情况下，上限是2^32 - 1，或者如果你愿意的话是42.9亿。最坏情况计算在任何时候都不应超过此值。
注意：所有整数常量都有一个类型，对于像150这样的常量，它是int，它的符号是-32，实际上不是一个有用的类型。我们可以用u或ul后缀所有常量以确保正确的类型，或者我们可以确保其中一个操作数是正确的类型，其中隐式提升将提升另一个操作数。
如果我们想要3位小数，那么我们只需乘以10^3，然后重新排列等式，这样我们就不会在任何地方达到上限：

uint32_t calc = 1000; // 3 decimals
    calc *= 150;
    calc *= 10000;
    calc /= 155;
    calc *= 100;
    calc /= 138;
    calc *= 100;
    calc /= 220;
printf("%lu.%lu", calc/1000, calc%1000);

输出：3187.555。
当然，在每次除法时，你会损失一点精度，因为在这个例子中，计算的上限是3位小数。并且最终结果是截断的，而不是四舍五入的。如果精度很重要，那么您可以升级到64位算术。这在32位MCU上较慢，但它仍然比软件浮点快得多。事实证明，可能更准确：

uint64_t calc = 10000000000ull; // 10 decimals
    calc *= 150;
    calc *= 10000;
    calc /= 155;
    calc *= 100;
    calc /= 138;
    calc *= 100;
    calc /= 220;
printf("%llu.%llu", calc/10000000000ull, calc%10000000000ull);

输出：3187.5557822261